Данные — самый важный актив организации. 66% фирм по-прежнему не имеют последовательной централизованной стратегии обеспечения качества данных, несмотря на то, что это имеет решающее значение для принятия важных бизнес-решений. Проблема с хранилищами данных заключается в том, что данные рассредоточены по нескольким системам. В результате страдает сотрудничество между отделами, процедурами и системами. Для доступа к одному действию или отчету без интеграции данных потребуется вход в разные учетные записи или места на разных платформах. Кроме того, неправильная обработка данных может иметь разрушительные последствия для организаций.
Что такое интеграция данных?
Интеграция данных — это практика объединения данных из различных источников в единый набор данных с конечной целью предоставления пользователям согласованного доступа и доставки данных по широкому кругу тем и типов структур, а также удовлетворения информационных требований всех приложений и приложений. деловые процессы.
Процесс интеграции данных является одним из наиболее важных компонентов общего процесса управления данными, и он используется все чаще, поскольку интеграция больших данных и необходимость совместного использования существующих данных становятся все более распространенными.
Архитекторы интеграции данных создают инструменты и платформы интеграции данных, которые обеспечивают автоматизированный процесс интеграции данных для связывания и маршрутизации данных из исходных систем в целевые системы. Это может быть достигнуто с помощью различных методов интеграции данных, таких как:
- Извлечь, преобразовать и загрузить: копии наборов данных из различных источников собираются, согласовываются и загружаются в хранилище данных или базу данных. Данные извлекаются, загружаются и переводятся в систему больших данных, а затем изменяются для конкретных аналитических целей.
- Сбор измененных данных: обнаруживает изменения данных в реальном времени в базах данных и применяет их к хранилищу данных или другим репозиториям.
- Виртуализация данных: вместо того, чтобы загружать данные в новый репозиторий, данные из разных систем виртуально интегрируются для создания единой точки зрения.
- Репликация данных: Данные в одной базе данных реплицируются в другие базы данных для поддержания синхронизации информации в целях эксплуатации и резервного копирования.
- Интеграция потоковой передачи данных: метод интеграции данных в режиме реального времени, который постоянно интегрирует и передает несколько потоков данных в аналитические системы и репозитории данных.
Что такое интеграция больших данных?
Интеграция больших данных относится к расширенным процессам интеграции данных, которые объединяют данные из таких источников, как веб-данные, социальные сети, машинно-генерируемые данные и данные из Интернета вещей (IoT) в единую структуру для управления огромным объемом и разнообразием. и скорость больших данных.
Решения для аналитики больших данных требуют масштабируемости и высокой производительности, что подчеркивает потребность в стандартной платформе интеграции данных, которая обеспечивает профилирование и качество данных, а также способствует пониманию, предоставляя пользователю наиболее полную и актуальную картину своей организации.
Методы интеграции в реальном времени используются в службах интеграции больших данных в дополнение к традиционным технологиям ETL и предлагают динамический контекст для непрерывной потоковой передачи данных. Передовой опыт интеграции данных в режиме реального времени направлен на устранение их грязной, подвижной и временной природы, требуя дополнительной стимуляции и предварительного тестирования, внедрения систем и приложений в реальном времени, внедрения пользователями параллельных и скоординированных механизмов приема, обеспечения устойчивости на каждом этапе конвейера в прогнозирование отказа компонентов и стандартизация источников данных с помощью API для лучшего понимания.
Интеграция данных и интеграция приложений
Решения для интеграции данных были разработаны в ответ на широкое использование реляционных баз данных и растущую потребность в эффективной передаче информации между ними, часто с использованием данных в состоянии покоя. Интеграция приложений, с другой стороны, контролирует интеграцию фактических рабочих данных между двумя или более приложениями в режиме реального времени.
Конечная цель интеграции приложений — обеспечить совместную работу независимо разработанных приложений, что требует согласованности данных между отдельными копиями данных, управления интегрированным потоком множества задач, выполняемых разрозненными приложениями, и, аналогично требованиям интеграции данных, одного пользователя. интерфейс или сервис, из которого можно получить доступ к данным и функциям из независимо разработанных приложений.
Интеграция облачных данных — типичный метод интеграции приложений. Он относится к системе инструментов и технологий, которая объединяет многочисленные приложения для обмена данными и процессами в режиме реального времени и предлагает доступ с нескольких устройств по сети или через Интернет.
Почему важна интеграция данных?
Компании, которые хотят оставаться конкурентоспособными и актуальными, используют большие данные со всеми их преимуществами и недостатками. Интеграция данных позволяет осуществлять поиск в этих огромных базах данных, что дает ряд преимуществ: от корпоративной аналитики и анализа потребительских данных до обогащения данных и доставки информации в режиме реального времени.
Управление корпоративными и потребительскими данными является ключевым вариантом использования услуг и решений по интеграции данных. Чтобы обеспечить корпоративную отчетность, бизнес-аналитику (интеграцию данных BI) и сложную корпоративную аналитику, интеграция корпоративных данных передает интегрированные данные в хранилища данных или архитектуру виртуальной интеграции данных.
Интеграция данных о клиентах предлагает бизнес-менеджерам и аналитикам ключевых показателей эффективности (KPI), финансовых рисков, клиентов, операций производства и цепочки поставок, действий по соблюдению нормативных требований и других аспектов бизнес-процессов.
Интеграция данных особенно важна в сфере здравоохранения. Упорядочив данные из разрозненных систем в единую перспективу релевантной информации, из которой могут быть извлечены полезные идеи, интегрированные данные из различных историй болезни пациентов и клиник помогают клиницистам выявлять медицинские недомогания и заболевания. Эффективный сбор и интеграция данных также повышает точность обработки заявлений о медицинском страховании и обеспечивает непротиворечивую и точную запись имен пациентов и контактной информации. Интероперабельность относится к обмену информацией между различными системами.
Пять методов интеграции данных
Для реализации интеграции данных существует пять различных способов или шаблонов: ETL, ELT, потоковая передача, интеграция приложений (API) и виртуализация данных. Инженеры данных, архитекторы и разработчики могут либо вручную спроектировать архитектуру с помощью SQL для выполнения этих процедур, либо настроить и администрировать инструмент интеграции данных, который ускоряет разработку и автоматизирует систему.
На приведенной ниже диаграмме показано, как они вписываются в современный процесс управления данными, преобразуя необработанные данные в чистые, готовые для бизнеса данные.
Ниже приведены пять основных способов интеграции данных:
№1. ETL
Конвейер ETL — это обычный конвейер данных, который использует три процесса для преобразования необработанных данных в соответствии с целевой системой: извлечение, преобразование и загрузка. Перед помещением в целевой репозиторий (обычно хранилище данных) данные преобразуются в промежуточную область. Это обеспечивает быструю и точную обработку данных в целевой системе и лучше всего подходит для небольших наборов данных, требующих сложных изменений.
Сбор данных об изменениях (CDC) — это подход ETL, который относится к процессу или технологии для выявления и сбора изменений в базе данных. Эти модификации впоследствии могут быть развернуты в другом репозитории данных или доступны в формате, который могут использовать ETL, EAI или другие типы инструментов интеграции данных.
№ 2. ЭЛТ
Данные немедленно загружаются и преобразуются в целевой системе, которая, как правило, представляет собой облачное озеро данных, хранилище данных или хранилище данных в более актуальном конвейере ELT. Поскольку загрузка часто происходит быстрее, эта стратегия более уместна, когда наборы данных огромны, а своевременность имеет решающее значение. ELT работает с микропакетами или изменяет период сбора данных (CDC). Микропакет, также известный как «дельта-загрузка», загружает только те данные, которые были изменены с момента последней успешной загрузки. CDC, с другой стороны, постоянно загружает данные из источника по мере их изменения.
№3. Потоковая передача данных
Вместо того, чтобы помещать данные в новый репозиторий пакетами, интеграция потоковой передачи данных переносит данные из источника в цель в режиме реального времени. Современные решения для интеграции данных (DI) могут передавать готовые к аналитике данные в потоковые и облачные платформы, хранилища данных и озера данных.
№ 4. Интеграция приложений
Интеграция приложений (API) позволяет различным программам взаимодействовать друг с другом путем перемещения и синхронизации данных между ними. Наиболее распространенный вариант использования — поддержка операционных потребностей, таких как обеспечение того, чтобы ваша система управления персоналом и финансовая система имели одни и те же данные. В результате интеграция приложений должна обеспечивать согласованность между наборами данных.
Кроме того, эти разнообразные приложения обычно имеют собственные API для отправки и получения данных, поэтому инструменты автоматизации приложений SaaS могут помочь вам в создании и поддержке встроенных API-интеграций легко и в любом масштабе.
№ 5. Виртуализация данных
Виртуализация данных, как и потоковая передача, предоставляет данные в режиме реального времени, но только тогда, когда их запрашивает пользователь или приложение. Тем не менее, путем виртуального слияния данных из нескольких систем можно получить унифицированное представление данных и сделать данные доступными по запросу. Виртуализация и потоковая передача идеально подходят для транзакционных систем, предназначенных для обработки высокопроизводительных запросов.
Каждый из этих пяти путей развивается в тандеме с окружающей экосистемой. Поскольку хранилища данных исторически были целевым хранилищем, данные необходимо было модифицировать перед загрузкой. Это традиционный конвейер данных ETL (Extract > Transform > Load), и он по-прежнему подходит для небольших наборов данных, требующих обширных преобразований.
Однако по мере распространения современных облачных архитектур, больших наборов данных, структур данных и сетей данных, а также требований поддержки проектов аналитики в реальном времени и машинного обучения интеграция данных развивается от ETL к ELT, потоковой передаче и API.
Важные примеры использования интеграции данных
В этом разделе будут рассмотрены четыре ключевых варианта использования: прием данных, репликация данных, автоматизация хранилища данных и интеграция больших данных.
№1. Прием данных
Прием данных — это процесс передачи данных из многих источников в место хранения, например хранилище данных или озеро данных. Прием может выполняться в режиме реального времени или в пакетном режиме и обычно включает очистку и стандартизацию данных, чтобы они были готовы к анализу с помощью инструмента анализа данных. Перенос данных в облако или создание хранилища данных, озера данных или хранилища данных — примеры приема данных.
№ 2. Репликация данных
Репликация данных — это процесс копирования и перемещения данных из одной системы в другую, например из базы данных в центре обработки данных в хранилище данных в облаке. Это гарантирует резервное копирование и синхронизацию нужных данных с операционными потребностями. Репликация может выполняться массово, пакетами по расписанию или в режиме реального времени в центрах обработки данных и/или облаке.
№3. Автоматизация хранилищ данных
Автоматизируя жизненный цикл хранилища данных — от моделирования данных и приема в режиме реального времени до киосков данных и управления — процесс ускоряет доступность данных, готовых к аналитике. На этой диаграмме показаны основные процессы автоматизированного и постоянного уточнения при создании и эксплуатации хранилища данных.
№ 4. Интеграция больших данных
Огромный объем, разнообразие и скорость структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных, связанных с большими данными, требуют использования передовых инструментов и методов. Цель состоит в том, чтобы предоставить тщательное и актуальное представление о вашем бизнесе инструментам анализа больших данных и другим приложениям.
Это означает, что вашему решению для интеграции больших данных нужны сложные конвейеры больших данных, способные автономно перемещать, консолидировать и преобразовывать большие данные из разных источников данных, сохраняя при этом происхождение. Для обработки данных в реальном времени с непрерывной потоковой передачей он должен обладать превосходными характеристиками масштабируемости, производительности, профилирования и качества данных.
Преимущества интеграции данных
Наконец, интеграция данных позволяет вам оценивать и действовать на основе надежного единого источника контролируемых данных, на который вы можете положиться. Большие и сложные наборы данных из множества отдельных и не связанных между собой источников — рекламных платформ, систем CRM, автоматизации маркетинга, веб-аналитики, финансовых систем, данных партнеров, даже из источников в реальном времени и IoT — переполняют организации. И, если только аналитики или инженеры данных не тратят много часов на создание данных для каждого отчета, все эти данные невозможно связать вместе, чтобы создать целостную картину вашей компании.
Интеграция данных соединяет различные хранилища данных и обеспечивает надежный централизованный источник контролируемых данных, который является полным, точным и актуальным. Это позволяет аналитикам, специалистам по обработке и анализу данных и бизнесменам использовать инструменты бизнес-аналитики и аналитики для изучения и анализа всего набора данных на наличие тенденций, что приводит к получению полезных сведений, повышающих производительность.
Вот три основных преимущества интеграции данных:
Повышенная точность и доверие: вам и другим заинтересованным сторонам больше не придется беспокоиться о том, правильный ли KPI из какого инструмента или были ли включены конкретные данные. Также будет значительно меньше ошибок и переделок. Интеграция данных обеспечивает надежный централизованный источник правильных контролируемых данных, на который вы можете положиться: «один источник достоверной информации».
Более активное принятие решений на основе данных и совместное принятие решений. Как только необработанные данные и хранилища данных будут преобразованы в доступную, готовую к аналитике информацию, пользователи со всего вашего бизнеса с большей вероятностью будут участвовать в анализе. Они также с большей вероятностью будут сотрудничать между отделами, потому что данные из всех частей компании объединяются, и они могут легко увидеть, как их действия влияют друг на друга.
Повышение эффективности: когда аналитики, разработчики и ИТ-команды не тратят время на ручной сбор и подготовку данных или создание разовых подключений и настраиваемых отчетов, они могут сосредоточиться на более стратегических целях.
Проблемы интеграции данных
Взятие нескольких источников данных и объединение их в единую структуру само по себе является технической проблемой. По мере того как все больше компаний разрабатывают решения для интеграции данных, им поручается разработка готовых процессов для надежной передачи данных туда, куда они должны направляться. Хотя это экономит время и деньги в краткосрочной перспективе, внедрение может быть затруднено из-за множества проблем.
Вот некоторые из наиболее распространенных проблем, с которыми сталкиваются организации при разработке интеграционных систем:
- Как добраться до финиша — Большинство компаний знают, чего хотят от интеграции данных — решения конкретной проблемы. Что они часто упускают из виду, так это путешествие, которое потребуется, чтобы добраться туда. Любой, кто отвечает за внедрение интеграции данных, должен понимать, какие категории данных необходимо собирать и обрабатывать, откуда эти данные поступают, какие системы будут использовать данные, какие типы анализа будут выполняться и как часто данные и отчеты должны обновляться.
- Данные из устаревших систем – Усилия по интеграции могут включать в себя включение данных из устаревших систем. Однако в этих данных часто отсутствуют индикаторы, такие как время и даты действий, которые обычно включаются в более поздние системы.
- Данные о возникающих бизнес-требованиях – Современные системы генерируют различные типы данных (например, неструктурированные данные или данные в режиме реального времени) из различных источников, включая фильмы, устройства IoT, датчики и облако. Выяснение того, как быстро изменить инфраструктуру интеграции данных в соответствии с потребностями интеграции всех этих данных, становится критически важным для успеха вашего бизнеса, но это чрезвычайно сложно из-за объема, скорости и нового формата данных, которые создают новые проблемы.
Читайте также: ГОРИЗОНТАЛЬНАЯ ИНТЕГРАЦИЯ: Подробное руководство по стратегии
- Внешние данные – Данные, полученные из внешних источников, могут быть не такими подробными, как данные, полученные из внутренних источников, что затрудняет их рассмотрение с такой же тщательностью. Кроме того, партнерские отношения с внешними поставщиками могут затруднить обмен данными внутри фирмы.
- Не отставать — Работа не заканчивается, когда система интеграции настроена и работает. На группу данных ложится задача поддерживать усилия по интеграции данных в соответствии с передовым опытом и самыми последними запросами от компании и регулирующих органов.
Методы интеграции данных
Существует пять основных типов методов интеграции данных. Преимущества и недостатки каждого из них, а также когда их использовать, перечислены ниже:
№1. Ручная интеграция данных
Ручная интеграция данных — это процесс ручной интеграции всех многочисленных источников данных. Обычно это делается менеджерами данных с помощью пользовательского кода и является отличным методом для разовых событий.
Плюсы:
- Меры по снижению затрат
- Больше свободы
Минусы:
- Больше права на ошибку
- Масштабирование затруднено.
№ 2. Интеграция данных промежуточного программного обеспечения
Промежуточное программное обеспечение или программное обеспечение используется в этом типе интеграции данных для подключения приложений и отправки данных в базы данных. Это чрезвычайно полезно для объединения устаревших систем с современными.
Плюсы:
- Улучшенная потоковая передача данных
- Доступ между системами намного проще.
Минусы:
- Меньше возможностей
- Функциональность ограничена.
№ 3. Интеграция приложений
Эта стратегия полностью полагается на программные приложения для поиска, извлечения и интеграции данных из многих источников и систем. Этот метод идеально подходит для компаний, работающих в гибридных облачных средах.
Плюсы:
- Упрощенный обмен информацией
- Оптимизация процесса
Минусы:
- Ограничение доступа
- Непоследовательные результаты
- Настройка сложная.
№ 4. Единая интеграция доступа
Этот метод объединяет данные из нескольких источников и представляет их единообразно. Еще одна полезная характеристика этого метода заключается в том, что он позволяет данным оставаться в исходном положении при выполнении этой функции. Этот метод идеально подходит для предприятий, которым требуется доступ к различным разнородным системам без затрат на создание копии данных.
Плюсы:
- Требования к хранению минимальны.
- Более простой доступ
- Ускорена визуализация данных
Минусы:
- Системные ограничения
- Проблемы с целостностью данных
№ 5. Интеграция с общим хранилищем
Этот метод похож на унифицированную интеграцию доступа, за исключением того, что он создает реплику данных в хранилище данных. Это, несомненно, лучший способ для фирм, стремящихся максимизировать ценность своих данных.
Плюсы:
- Усилен контроль версий.
- снижение бремени
- Улучшенная аналитика данных
- Оптимизация данных
Минусы:
Дорогое хранилище
Высокие операционные расходы
Инструменты интеграции данных
Существуют различные инструменты интеграции данных для различных методологий интеграции данных. Достойный инструмент интеграции должен обладать следующими характеристиками: мобильность, простота и совместимость с облаком. Вот несколько наиболее распространенных инструментов интеграции данных:
- ArcESB
- Много
- Automate.io
- колода данных
- вооружать
Заключение
Предположить, что интеграция данных позволяет предприятиям хранить всю информацию в одном месте, — это ничего не сказать. По сути, это первый и самый важный шаг, который предприятия должны сделать, чтобы полностью реализовать свой потенциал. Трудно представить множество преимуществ этой темы, если вы не углубитесь в нее.
- УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ: инструменты для эффективного управления данными
- Лучшее программное обеспечение для управления данными для вашего малого бизнеса в 2023 году
- ИНЖЕНЕР ПО ДАННЫМ: требования к навыкам и зарплата в 2023 году
- ОСНОВНЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ УПРАВЛЕНИЯ ДАННЫМИ: лучшие инструменты управления данными
- ОЧИСТКА ДАННЫХ: лучшие практики процесса очистки
Рекомендации
